姜 勇,俞偉哲,劉慶文,胡 偉

(中海石油(中國(guó))有限公司上海分公司,上海 200335)

地震反演是獲取地下介質(zhì)彈性參數(shù)的有效途徑之一。以疊前AVO反演技術(shù)為例,基于褶積模型理論及Zoeppritz方程近似式,可以將帶限地震振幅和頻率等信息轉(zhuǎn)換為縱、橫波速度及密度等地層彈性信息,進(jìn)而指導(dǎo)巖性及流體預(yù)測(cè)[1-3]。由于地震信息的帶限性、多解性及噪聲干擾等,如何構(gòu)建合理、精細(xì)的初始反演模型,獲取更高精度、穩(wěn)定的算法一直是反演研究的重點(diǎn)[4-5]。

常規(guī)低頻建模在構(gòu)造或地層格架約束下,通過(guò)反距離加權(quán)、三角網(wǎng)格法或克里金等插值法[6],將測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插外推。但此類方法為數(shù)學(xué)插值,不包含任何地質(zhì)信息,容易造成圍繞井周邊插值的“牛眼”模型化現(xiàn)象,對(duì)井控程度低、地質(zhì)體橫向變化快等情況適用性較差。對(duì)此,學(xué)者們提出通過(guò)多元統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,利用地震速度、振幅等屬性約束建模,構(gòu)建多屬性與測(cè)井彈性參數(shù)關(guān)系。PRAMANIK等[7]采用Cokriging方法,利用阻抗模擬孔隙度,合理地利用彈性信息構(gòu)建了油藏參數(shù)的空間模型。HANSEN等[8]利用地震屬性(層速度、雙程旅行時(shí)等)約束阻抗低頻建模,通過(guò)融入地質(zhì)信息解決了振幅能量弱、反演效果不理想等問(wèn)題。但是,如何尋找最佳約束地震屬性擬合的難度較大,屬性選擇不當(dāng)會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象或者插值存在“牛眼”問(wèn)題。

疊前AVO三參數(shù)反演受地震資料品質(zhì)影響,求解方程存在病態(tài)性,需通過(guò)先驗(yàn)信息進(jìn)行合理約束。近年來(lái),基于貝葉斯理論框架的疊前三參數(shù)反演[9-11]成為主流,其先驗(yàn)信息的正則約束可以較好地解決反演病態(tài)性問(wèn)題,貝葉斯似然函數(shù)符合高斯分布,但先驗(yàn)信息并無(wú)統(tǒng)一分布假設(shè),對(duì)此前人作了很多研究。BULAND等[12]在現(xiàn)有方法基礎(chǔ)上提出三參數(shù)自然對(duì)數(shù)服從三變量斜歪高斯分布;DOWNTON[13]通過(guò)研究貝葉斯兩項(xiàng)和三項(xiàng)AVO反演,發(fā)現(xiàn)單變量柯西分布先驗(yàn)約束反演優(yōu)于高斯先驗(yàn)分布;RUSSELL等[14]在DOWNTON研究的基礎(chǔ)上,通過(guò)引入巖石物理關(guān)系約束,采用協(xié)方差矩陣進(jìn)行非對(duì)角線矩陣加權(quán),比傳統(tǒng)的對(duì)角線加入白噪系數(shù),穩(wěn)定性更好,進(jìn)一步提高了疊前AVO反演的魯棒性;ALEMIE等[15]提出三參數(shù)反射系數(shù)服從三變量柯西分布,通過(guò)引入相關(guān)矩陣來(lái)消除三參數(shù)反射系數(shù)之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,具有較高的抗噪性,降低了反演的不適定性。

為了解決勘探程度低的區(qū)塊中深層目標(biāo)勘探工區(qū)鉆井少、井距大帶來(lái)的低頻模型構(gòu)建不合理、儲(chǔ)層與圍巖反射系數(shù)差異小造成的反演預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題,基于前人研究成果[16-17],提出聯(lián)合巖石彈性趨勢(shì)和巖相敏感地震信息開(kāi)展低頻建模,同時(shí)采用基于貝葉斯理論框架的柯西約束疊前三參數(shù)反演方法,以提高橫、縱兩個(gè)維度分辨率,建立了一種基于目標(biāo)最優(yōu)雙向建模的疊前三參數(shù)柯西約束反演技術(shù)。首先,搜索或重構(gòu)預(yù)測(cè)目標(biāo)的敏感彈性參數(shù)和敏感地震屬性,在分析研究區(qū)已鉆井巖石物理垂向變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,加入對(duì)預(yù)測(cè)巖相敏感的地震橫向信息,構(gòu)建更符合地質(zhì)規(guī)律的目標(biāo)最優(yōu)雙向約束初始低頻模型,以提高初始模型橫向指示砂體邊界的能力;然后,在疊前AVO三參數(shù)反演目標(biāo)函數(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合雙向約束初始模型,采用三參數(shù)柯西分布先驗(yàn)約束反演技術(shù),利用柯西分布長(zhǎng)尾巴特征凸顯弱反射系數(shù),提高儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的縱向分辨能力。最后,利用目標(biāo)最優(yōu)雙向建模的柯西約束反演技術(shù)提高井距大、巖相變化快背景下的低勘探區(qū)塊儲(chǔ)層預(yù)測(cè)精度。

1 方法原理

1.1 目標(biāo)最優(yōu)雙向約束建模

常規(guī)地震資料通常為缺少低頻成分的帶限數(shù)據(jù),而初始低頻模型的精度對(duì)于反演極為重要,因此,本次研究根據(jù)地震反演預(yù)測(cè)的目標(biāo)(不同的巖性或流體),將巖石物理垂向趨勢(shì)與橫向地震屬性相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)最優(yōu)雙向建模,技術(shù)流程如圖1所示。

1) 通過(guò)巖石物理分析,優(yōu)選能識(shí)別預(yù)測(cè)目標(biāo)的敏感彈性參數(shù),并結(jié)合反演算法需求,建立靶區(qū)不同巖性的彈性參數(shù)RP趨勢(shì)線[18],其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

RP=a×exp(b×Z)

(1)

式中:Z為埋深;a和b為不同巖性值。趨勢(shì)線反映了不同巖性0～3Hz低頻信息。

2) 優(yōu)選或重構(gòu)符合地質(zhì)沉積規(guī)律的敏感地震屬性并將其作為空間約束條件。在屬性優(yōu)選部分,對(duì)測(cè)井巖性彈性參數(shù)進(jìn)行與地震頻帶相匹配的帶通濾

圖1 目標(biāo)最優(yōu)雙向約束建模流程

波,獲得帶通彈性參數(shù)信息,統(tǒng)計(jì)各種地震屬性與帶通彈性參數(shù)的相關(guān)性,按照相關(guān)系數(shù)高低進(jìn)行排序,優(yōu)選相關(guān)系數(shù)較高的屬性。在屬性重構(gòu)部分,以屬性的相關(guān)系數(shù)作為該屬性權(quán)重,根據(jù)(2)式進(jìn)行屬性重構(gòu)。

A=w0×A0+w1×A1+…+wn×An

(2)

式中:A為空間約束屬性;w表示權(quán)重;An為不同地震屬性。

3) 分層統(tǒng)計(jì)(2)式中最大、最小值,并映射到(1)式趨勢(shì)線內(nèi),實(shí)現(xiàn)雙向約束建模。

RPMod(RPmin,RPmax,Amin,Amax,RPlow)=

α[RPmin+(RPmax-RPmin)(A-Amin)/
(Amax-Amin)]+β×RPlow

(3)

式中:RPmin,RPmax為(1)式中彈性參數(shù)最小、最大值;Amin和Amax為(2)式中地震屬性最小、最大值。(3)式中:[RPmin+(RPmax-RPmin)(A-Amin)/(Amax-Amin)]是將空間屬性A的量綱調(diào)整為與測(cè)井巖性彈性參數(shù)RPlow一致,RPlow為測(cè)井低頻彈性參數(shù);α和β為權(quán)重系數(shù)。利用(3)式,將空間屬性A與測(cè)井低頻彈性參數(shù)統(tǒng)一量綱后建立該彈性參數(shù)的目標(biāo)最優(yōu)雙向模型。在實(shí)際疊前反演中所應(yīng)用的縱、橫波阻抗與密度低頻模型均可應(yīng)用該式進(jìn)行目標(biāo)最優(yōu)雙向建模。

4) 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為:

(4)

(5)

(6)

(4)式為參與井雙向約束模型與測(cè)井低頻模型的均方根誤差。(5)式為后驗(yàn)井雙向約束模型與測(cè)井低頻模型的均方根誤差。其中,M,N為參與井縱、橫向約束最大采樣點(diǎn)數(shù);M1,N1為后驗(yàn)井縱、橫向約束最大采樣點(diǎn)數(shù);RPModij為(i,j)位置的RP巖性彈性參數(shù)值。給定a,b和Amin,Amax,α及β初始值和擾動(dòng)區(qū)間,利用蒙特卡洛隨機(jī)反演算法尋找最優(yōu)參數(shù),使得(6)式的誤差達(dá)到最小,從而實(shí)現(xiàn)高精度雙向約束建模。

設(shè)計(jì)一個(gè)分流河道砂體模型(泥巖背景下發(fā)育三期分流河道),如圖2a所示,圖中棕綠色為泥巖,黃色為砂巖,砂、泥巖彈性參數(shù)見(jiàn)表1。圖2a中河道1和河道3分別被Well1井與Well2井鉆遇,河道2未被鉆遇。圖2b為受層位約束的常規(guī)測(cè)井插值初始低頻模型。Well1井與Well2井在砂巖段模型以低vP/vS特征為主,泥巖段以高vP/vS特征為主。由于河道2砂體未被井鉆遇,該砂體信息受已鉆井泥巖插值背景影響,在初始低頻模型上沒(méi)有反應(yīng)。此外,由于常規(guī)建模多應(yīng)用反距離加權(quán)方法,該方法并不考慮巖性體邊界的信息,因此,圖2b模型砂巖發(fā)育段橫向展布特征與所設(shè)計(jì)河道砂(河道1和河道3)邊界特征也不吻合。圖2c 為統(tǒng)計(jì)巖性-屬性相關(guān)性后優(yōu)選重構(gòu)出的巖性敏感屬性,屬性低值(圖2c紅色)與地質(zhì)模型河道對(duì)應(yīng)關(guān)系良好,能夠表達(dá)出設(shè)計(jì)模型中三期河道的信息。通過(guò)目標(biāo)最優(yōu)雙向約束建模,將敏感屬性與彈性參數(shù)低頻趨勢(shì)進(jìn)行綜合表達(dá),得到圖2d的初始低頻模型。相較于圖2b,圖2d低頻模型中通過(guò)敏感屬性加入了河道2信息,同時(shí)三期分流河道邊界信息更為突出,該低頻模型與地質(zhì)模型更為吻合。

圖2 分流河道砂體模型及不同方法建模得到的模型a 分流河道砂體模型; b 常規(guī)測(cè)井插值建模; c 優(yōu)選地震屬性建模; d 雙向最優(yōu)約束建模

1.2 三參數(shù)柯西分布先驗(yàn)約束反演

基于貝葉斯理論框架的疊前三參數(shù)反演是將似然函數(shù)與先驗(yàn)地質(zhì)信息結(jié)合,通過(guò)求解最大后驗(yàn)概率來(lái)建立反演的目標(biāo)函數(shù),進(jìn)而反演彈性參數(shù)。中深層儲(chǔ)層與圍巖阻抗差異小,反射系數(shù)能量弱,研究表明,三參數(shù)柯西約束比高斯約束能更好地凸顯弱反射系數(shù)[19]。本次研究采用三變量柯西先驗(yàn)分布對(duì)反演參數(shù)進(jìn)行正則化約束,利用柯西分布長(zhǎng)尾巴特征保護(hù)弱反射信息,提高儲(chǔ)層反演的預(yù)測(cè)精度。

表1 正演模型參數(shù)

由貝葉斯公式得到待反演彈性參數(shù)R的后驗(yàn)概率密度函數(shù):

P(R|D)=P(D|R)P(R)

(7)

式中:P(D|R)表示似然函數(shù);P(R)為研究區(qū)地質(zhì)條件背景下的先驗(yàn)分布;D表示隨入射角變化的疊前地震數(shù)據(jù);R為待反演彈性參數(shù),在此為縱、橫波及密度等相對(duì)變化量。

通常假設(shè)地震噪聲服從高斯正態(tài)分布且相互獨(dú)立,似然函數(shù)可表示為:

(8)

式中:G為子波矩陣;δm為噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差。

假設(shè)不同采樣點(diǎn)參數(shù)相互獨(dú)立,采用三變量柯西分布描述三參數(shù)相對(duì)變化率的先驗(yàn)分布,進(jìn)一步消除三參數(shù)之間相關(guān)性,公式為:

(9)

(10)

將(9)式和(10)式代入(8)式,求解最大后驗(yàn)概率,得到反演目標(biāo)函數(shù):

(GTG+2Q)R=GTD

(11)

Zoeppritz近似式有效描述了入射縱波與反射縱波之間的關(guān)系,且物理意義明確,本次研究采用以阻抗形式的Fatti近似式計(jì)算縱、橫波及密度反射率,即:

(12)

式中:rP,rS及rρ分別表示縱波阻抗、橫波阻抗及密度反射率;γ表示橫波與縱波速度比值。圖3顯示了基于高斯約束和柯西約束的縱波阻抗、橫波阻抗及密度反射率理論試算結(jié)果。其中,圖3a為基于高斯約束,圖3b為基于柯西約束,藍(lán)色為實(shí)際模型參數(shù),紅色為兩種約束下正演結(jié)果。對(duì)比可知,三參數(shù)柯西約束反演具有更好的抗噪性,與實(shí)際反射率吻合度更高。

圖3 基于高斯約束(a)、柯西約束(b)的理論試算的縱波阻抗、橫波阻抗及密度反射率

最后,基于實(shí)際測(cè)井模型應(yīng)用共軛梯度算法,求解縱、橫波阻抗、密度及縱橫波速度比數(shù)據(jù)體。圖4、圖5分別為基于高斯約束和柯西約束的縱、橫波阻抗、密度及縱橫波速度比試算結(jié)果,圖6為兩種方法反演結(jié)果與測(cè)井曲線均方根誤差統(tǒng)計(jì)。圖4和圖5中左側(cè)部分紅色為測(cè)井彈性參數(shù)曲線,黑色為反演所用的初始模型曲線,藍(lán)色為兩種約束下反演結(jié)果曲線；右側(cè)地震道集部分第一列地震道集為利用測(cè)井曲線(左側(cè)紅色曲線)正演合成后加入20%噪聲的地震道集,第二列是基于反演結(jié)果曲線(左側(cè)藍(lán)色曲線)合成的地震道集,第三列為二者殘差指示反演方法的抗噪性。對(duì)比圖4和圖5可知,對(duì)加入20%噪聲的地震道集數(shù)據(jù)開(kāi)展兩種方法的反演,基于柯西約束的反演縱波阻抗、橫波阻抗、密度及縱橫波速度比曲線均方根誤差(統(tǒng)計(jì)目的層段2750～2980ms)均小于基于高斯反演結(jié)果(圖6),同時(shí)柯西約束結(jié)果地震道集殘差更小,表明三參數(shù)柯西約束反演具有更好的抗噪性,與實(shí)際地震資料吻合度更高。

圖4 基于高斯約束方法反演的縱、橫波阻抗,密度以及縱橫波速度比

圖5 基于柯西約束方法反演的縱、橫波阻抗,密度以及縱橫波速度比

圖6 基于高斯約束與柯西約束反演結(jié)果與測(cè)井曲線均方根誤差統(tǒng)計(jì)

2 實(shí)際應(yīng)用

研究區(qū)位于XH凹陷斜坡帶,目的層段為受潮汐控制或潮-河聯(lián)控的潮坪、三角洲沉積環(huán)境[20],砂體橫向變化快(圖7)。在海上少井條件下,若僅利用井資料建立初始低頻模型,由于該模型僅參考地層格架進(jìn)行數(shù)學(xué)橫向插值,未結(jié)合地震資料考慮砂體橫向變化,因而無(wú)法有效表征地質(zhì)模式。如圖8所示,A-2井在目的層段鉆遇砂體少、A-3井在目的層段鉆遇砂體較多,由于兩口已鉆井鉆遇砂體情況差別較大,導(dǎo)致井插值的初始模型不符合目的層多發(fā)育分流河道與潮道沉積的認(rèn)識(shí)(圖中測(cè)井曲線為濾波到地震頻帶的自然伽馬(GR)曲線)。

圖7 研究區(qū)聯(lián)井相分析

為解決這一問(wèn)題,我們采用了縱向巖石物理約束和橫向敏感地震信息約束的目標(biāo)最優(yōu)雙向約束建模方法。為增強(qiáng)建模的針對(duì)性、提高迭代計(jì)算效率,首先通過(guò)巖石物理分析尋找?guī)r性敏感的彈性參數(shù),確定相應(yīng)彈性參數(shù)的數(shù)值分布范圍;再通過(guò)地震正演及井震聯(lián)合分析,搜索或重構(gòu)能夠反映不同巖性的敏感地震屬性,作為雙向約束建模的主要屬性。

圖9為目的層巖石物理分析結(jié)果,其中圖9a為縱波阻抗與vP/vS的交會(huì)分析,從圖中可以看出,煤層(黑色點(diǎn))為低阻抗,阻抗值小于7000m/s·g/cm3,但泥巖(綠色點(diǎn))和砂巖(紅色點(diǎn))重疊在一起,其中泥巖的阻抗分布范圍為7000～13000m/s·g/cm3,砂巖的阻抗分布范圍為8500～12500m/s·g/cm3。而vP/vS對(duì)巖性有較好的識(shí)別能力,其中砂巖的vP/vS最低,煤層最高,泥巖居中,結(jié)合圖9b 的vP/vS頻數(shù)分析,砂巖vP/vS分布在1.500～1.655,泥巖約為1.610～1.855,煤層的vP/vS>1.9。因此,可通過(guò)反演vP/vS進(jìn)行巖性識(shí)別。

圖8 常規(guī)層位約束井插值初始模型(測(cè)井曲線為GR曲線)

圖9 目的層巖石物理分析a vP/vS與縱波阻抗交會(huì)分析; b 不同巖性vP/vS的閾值范圍

在建立初始低頻模型方面,基于最優(yōu)雙向建立初始模型思路首先分析研究區(qū)敏感地震屬性。統(tǒng)計(jì)研究區(qū)含砂率與疊后地震振幅類(RMS、能量半衰時(shí)、弧長(zhǎng))、相位類(平均瞬時(shí)相位)、頻率類(平均瞬時(shí)頻率、弧長(zhǎng))和疊前道集(梯度RMS)等屬性相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn),篩選與巖性相關(guān)性較高的敏感屬性。表2為研究區(qū)敏感地震屬性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,對(duì)比表中相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn),只有梯度屬性(梯度RMS)與含砂率相關(guān)性較高(0.89),其余屬性相關(guān)性均低于0.50,因此優(yōu)選該屬性參與最優(yōu)雙向約束建模。為進(jìn)一步論證梯度屬性可靠性,開(kāi)展已鉆井彈性參數(shù)及井旁地震信息的聯(lián)合分析(圖10)。從圖中可以看出,vP/vS能夠較好地識(shí)別砂巖,而梯度(AVO-G)的-90°相移為儲(chǔ)層的敏感地震信息。因此,分別以這兩種信息為縱、橫向約束的主要信息,通過(guò)迭代建立雙向約束低頻模型,如圖11 所示,雙向約束建模在保留已鉆井巖石物理趨勢(shì)的同時(shí),因敏感地震屬性的融入,橫向細(xì)節(jié)更豐富。

表2 地震屬性統(tǒng)計(jì)分析

圖10 敏感參數(shù)與敏感屬性井震聯(lián)合分析

圖12為靶區(qū)主力層初始模型兩種建模方法的平面屬性展布結(jié)果,其中圖12a應(yīng)用常規(guī)建模方法,圖12b 應(yīng)用雙向約束建模方法,相比于前者,雙向約束建模消除了常規(guī)方法簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)內(nèi)插外推的“牛眼”現(xiàn)象,同時(shí)所建初始模型與該層沉積模式吻合度更高。

在最優(yōu)雙向約束模型基礎(chǔ)上,開(kāi)展目的層段儲(chǔ)層精細(xì)反演。根據(jù)上述巖石物理分析結(jié)果,儲(chǔ)層反演彈性參數(shù)為vP/vS,其中砂體為低vP/vS特征。圖13(剖面)與圖14(平面)為基于不同初始模型和反演方法的反演結(jié)果,其中,圖13a和圖14a為基于常規(guī)井插值的高斯約束反演結(jié)果,圖13b和圖14b為基于雙向約束模型的高斯約束反演結(jié)果,圖13c和圖14c 為基于雙向約束模型的柯西約束反演結(jié)果。對(duì)比可知,基于常規(guī)井插值模型,反演受A-2井富泥的影響,存在較為典型的模型化特征,反演結(jié)果(圖13a,圖14a)指示A-4井處砂體不發(fā)育,基于雙向約束模型的反演(圖13b,圖13c,圖14b,圖14c)較好地避免了模型化問(wèn)題,提高了橫向分辨能力,反演指示A-4井處砂體較發(fā)育,這與A-4井的實(shí)鉆結(jié)果更吻合。圖13b和圖13c分別為基于雙向約束模型的高斯約束反演與柯西約束反演的結(jié)果,對(duì)比可以看出,柯西約束進(jìn)一步提高了反演的分辨能力,A-5鉆遇的薄氣層柯西約束反演結(jié)果上有所指示(圖13c)。同時(shí),圖14c相較于圖14b 砂體平面展布特征與研究區(qū)潮坪、三角洲沉積環(huán)境更為吻合,印證了雙向約束模型的柯西約束反演結(jié)果的合理性。

圖11 目標(biāo)最優(yōu)雙向約束初始模型

圖12 常規(guī)初始模型(a)與雙向約束初始模型(b)平面屬性

圖13 基于不同初始模型的反演結(jié)果的剖面顯示(A-4、A-5/5Sa鉆前預(yù)測(cè))a 基于井插值建模的高斯約束反演; b 基于雙向約束建模的高斯約束反演; c 基于雙向約束建模的柯西約束反演

圖14 基于不同初始模型的目的層反演結(jié)果的平面顯示(A-4、A-5/5Sa鉆前預(yù)測(cè))a 基于井插值建模的高斯約束反演; b 基于雙向約束建模的高斯約束反演; c 基于雙向約束建模的柯西約束反演

3 結(jié)論

1) 常規(guī)低頻建模方法多在構(gòu)造或地層格架約束下將測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插外推,但當(dāng)?shù)涂碧絽^(qū)鉆井少且井距大時(shí),極易出現(xiàn)不符合地質(zhì)模式的“牛眼”現(xiàn)象,對(duì)儲(chǔ)層識(shí)別造成較大干擾。目標(biāo)最優(yōu)雙向約束建模方法,綜合考慮縱向巖石彈性趨勢(shì)和橫向巖相敏感地震信息,相比于常規(guī)井插值建模方法,能夠提供更加符合地質(zhì)規(guī)律的初始低頻模型,進(jìn)而提高儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的橫向分辨能力。

2) 針對(duì)低勘探區(qū)中深層儲(chǔ)層與圍巖阻抗差異小導(dǎo)致的反演預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題,采用基于貝葉斯理論框架的柯西約束疊前三參數(shù)反演方法,通過(guò)三變量柯西先驗(yàn)分布對(duì)反演參數(shù)進(jìn)行正則化約束,相較于傳統(tǒng)的高斯先驗(yàn)約束分布,該方法利用柯西約束長(zhǎng)尾巴特征對(duì)弱反射的保護(hù)提高了儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的縱向分辨能力。

3) 基于目標(biāo)最優(yōu)雙向建模的柯西約束反演方法在XH凹陷斜坡帶的應(yīng)用表明,該技術(shù)能有效提高儲(chǔ)層縱、橫向預(yù)測(cè)精度,反演結(jié)果得到鉆探證實(shí)。